MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3004693317 · doi:10.1002/ijc.32894

Serum levels of <i>hsa‐miR‐16‐5p</i>, <i>hsa‐miR‐29a‐3p</i>, <i>hsa‐miR‐150‐5p</i>, <i>hsa‐miR‐155‐5p</i> and <i>hsa‐miR</i>‐<i>223‐3p</i> and subsequent risk of chronic lymphocytic leukemia in the EPIC study

2020· article· en· W3004693317 sur OpenAlexfundno aff
Delphine Casabonne, Yolanda Benavente, Julia Seifert, Laura Costas, María Armesto, María Arestin, Caroline Besson, Fatemeh Saberi Hosnijeh, Eric J. Duell, Elisabete Weiderpass, Giovanna Masala, Rudolf Kaaks, Federico Canzian, María‐Dolores Chirlaque, Vittorio Perduca, Francesca Romana Mancini, Valeria Pala, Antonia Trichopoulou, Anna Karakatsani, Carlo La Vecchia, María‐José Sánchez, ­Rosario ­Tumino, Marc J. Gunter, Pilar Amiano, Salvatore Panico, Carlotta Sacerdote, Julie A. Schmidt, Heiner Boeing, Matthias B. Schulze, Aurelio Barricarte, Elio Ríboli, Anja Olsen, Anne Tjønneland, Roel Vermeulen, Alexandra Nieters, Charles H. Lawrie, Sílvia de Sanjosé

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRijksinstituut voor Volksgezondheid en MilieuAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaWorld Cancer Research FundMedical Research Council CanadaMedical Research CouncilInstitut Gustave-RoussyAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroVetenskapsrådetDeutsche KrebshilfeMinisterio de Economía y CompetitividadCancerfondenCancer Research UKWorld Health OrganizationEuropean CommissionUmeå UniversitetDeutsches KrebsforschungszentrumLigue Contre le CancerGeneralitat de CatalunyaEuropean Regional Development FundBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchUniversity of CambridgeCentres de Recerca de CatalunyaInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleHellenic Health FoundationKræftens BekæmpelseCentre International de Recherche sur le Cancer
Mots-clésmicroRNAHuman serum albuminMedicineInternal medicineOncologyChronic lymphocytic leukemiaConfoundingCancermiR-155Downregulation and upregulationImmunologyLeukemiaGeneBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic lymphocytic leukemia (CLL) is an incurable disease accounting for almost one‐third of leukemias in the Western world. Aberrant expression of microRNAs (miRNAs) is a well‐established characteristic of CLL, and the robust nature of miRNAs makes them eminently suitable liquid biopsy biomarkers. Using a nested case–control study within the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC), the predictive values of five promising human miRNAs (hsa‐miR‐16‐5p, hsa‐miR‐29a‐3p, hsa‐miR‐150‐5p, hsa‐miR‐155‐5p and hsa‐miR‐223‐3p), identified in a pilot study, were examined in serum of 224 CLL cases (diagnosed 3 months to 18 years after enrollment) and 224 matched controls using Taqman based assays. Conditional logistic regressions were applied to adjust for potential confounders. The median time from blood collection to CLL diagnosis was 10 years (p25–p75: 7–13 years). Overall, the upregulation of hsa‐miR‐150‐5p, hsa‐miR‐155‐5p and hsa‐miR‐29a‐3p was associated with subsequent risk of CLL [OR1∆Ct‐unit increase (95%CI) = 1.42 (1.18–1.72), 1.64 (1.31–2.04) and 1.75 (1.31–2.34) for hsa‐miR‐150‐5p, hsa‐miR‐155‐5p and hsa‐miR‐29a‐3p, respectively] and the strongest associations were observed within 10 years of diagnosis. However, the predictive performance of these miRNAs was modest (area under the curve <0.62). hsa‐miR‐16‐5p and hsa‐miR‐223‐3p levels were unrelated to CLL risk. The findings of this first prospective study suggest that hsa‐miR‐29a, hsa‐miR‐150‐5p and hsa‐miR‐155‐5p were upregulated in early stages of CLL but were modest predictive biomarkers of CLL risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of CancerMême sujetMicroRNA in disease regulationTravaux en français237 207